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模型即 Agent 的含金量：Kimi深度研究功能详评
作者分享Kimi深度研究功能体验。其基于端到端自主强化学习技术，会开源模型。在测试中，分析Labubu爆火原因、检索小米发布会内容，展现出强逻辑分析、搜索准确性和数据处理能力，可视化网页也出色。
港科广等发布首个医学世界模型！精准模拟肿瘤演化，规划治疗方案
医学世界模型（MeWM）是创新AI系统，能模拟疾病演变、预测肿瘤变化，助医生术前评估治疗效果、优化方案。港科广等团队提出该模型，有肿瘤演变模拟等三核心贡献，在多方面实验表现佳。
面向多工具任务调度的两种路径：MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题，介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架，分析了不同场景下的适用性，还探讨了二者未来的协同融合方向。
阿里通义的视觉RAG革命！VRAG-RL：基于强化学习的视觉感知RAG框架，性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL，融合视觉感知、多模态推理与强化学习，已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题，通过创新机制提升性能，在多数据集表现出色，还将向更拟人化和低幻觉方向发展。
Tool-Star：赋予大模型结合多工具推理的能力
文章提出Tool - Star框架，旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化，让模型调用多种工具，在复杂计算和知识型推理任务表现卓越，还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。
AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。
Spring AI 实战｜Spring AI入门之DeepSeek调用
文章介绍Spring AI框架，它简化企业数据或API服务与大模型集成，降低开发复杂度。还给出调用DeepSeek的实战步骤，包括手动请求、代码自动发起、实现流式响应等，也提及OpenAI starter的兼容性及生产环境监控。
在Think中边搜索边调整的搜索增强Reasoning方法
LLM虽知识丰富，但无法掌握训练数据外的信息，传统检索增强生成方法有缺陷。AutoRefine提出“先筛选，再回答”理念，用强化学习训练，实验显示在多方面碾压传统方法，未来或改变知识密集型任务解决方式。
AI接管程序员！Anthropic创始人自曝行业末日时间表
Anthropic创始人Dario Amodei预测，AI三到六个月内或能编写90%代码，一年后可能编写所有代码。谷歌超25%代码已由AI生成。不过人类短期内仍在代码设计等方面重要，程序员要适应与AI协作。
The Batch：820 | Qwen3 向 DeepSeek-R1 发起挑战
阿里巴巴发布八个大型语言模型权重，含两个 MoE 架构和六个稠密模型。预训练数据达 36 万亿 token，支持 119 种语言及方言。测试中 Qwen3 家族表现出色，或终结 DeepSeek - R1 霸主地位，设计用于智能体系统。